先说点题外话,我一开始想使用Sina Weibo API来获取微博内容,但后来发现新浪微博的API限制实在太多,大家感受一下:
只能获取当前授权的用户(就是自己),而且只能返回最新的5条,WTF!
所以果断放弃掉这条路,改为『生爬』,因为PC端的微博是Ajax的动态加载,爬取起来有些困难,我果断知难而退,改为对移动端的微博进行爬取,因为移动端的微博可以通过分页爬取的方式来一次性爬取所有微博内容,这样工作就简化了不少。
最后实现的功能:
1、输入要爬取的微博用户的user_id,获得该用户的所有微博
2、文字内容保存到以%user_id命名文本文件中,所有高清原图保存在weibo_image文件夹中
具体操作:
首先我们要获得自己的cookie,这里只说chrome的获取方法。
1、用chrome打开新浪微博移动端
2、option+command+i调出开发者工具
3、点开Network,将Preserve log选项选中
4、输入账号密码,登录新浪微博
5、找到m.weibo.cn->Headers->Cookie,把cookie复制到代码中的#your cookie处
然后再获取你想爬取的用户的user_id,这个我不用多说啥了吧,点开用户主页,地址栏里面那个号码就是user_id
将python代码保存到weibo_spider.py文件中
定位到当前目录下后,命令行执行python weibo_spider.py user_id
当然如果你忘记在后面加user_id,执行的时候命令行也会提示你输入
最后执行结束
小问题:在我的测试中,有的时候会出现图片下载失败的问题,具体原因还不是很清楚,可能是网速问题,因为我宿舍的网速实在太不稳定了,当然也有可能是别的问题,所以在程序根目录下面,我还生成了一个userid_imageurls的文本文件,里面存储了爬取的所有图片的下载链接,如果出现大片的图片下载失败,可以将该链接群一股脑导进迅雷等下载工具进行下载。
另外,我的系统是OSX EI Capitan10.11.2,Python的版本是2.7,依赖库用sudo pip install XXXX就可以安装,具体配置问题可以自行stackoverflow,这里就不展开讲了。
下面我就给出实现代码
#-*-coding:utf8-*- import re import string import sys import os import urllib import urllib2 from bs4 import BeautifulSoup import requests from lxml import etree reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') if(len(sys.argv)>=2): user_id = (int)(sys.argv[1]) else: user_id = (int)(raw_input(u"请输入user_id: ")) cookie = {"Cookie": "#your cookie"} url = 'http://weibo.cn/u/%d?filter=1&page=1'%user_id html = requests.get(url, cookies = cookie).content selector = etree.HTML(html) pageNum = (int)(selector.xpath('//input[@name="mp"]')[0].attrib['value']) result = "" urllist_set = set() word_count = 1 image_count = 1 print u'爬虫准备就绪...' for page in range(1,pageNum+1): #获取lxml页面 url = 'http://weibo.cn/u/%d?filter=1&page=%d'%(user_id,page) lxml = requests.get(url, cookies = cookie).content #文字爬取 selector = etree.HTML(lxml) content = selector.xpath('//span[@class="ctt"]') for each in content: text = each.xpath('string(.)') if word_count>=4: text = "%d :"%(word_count-3) +text+"\n\n" else : text = text+"\n\n" result = result + text word_count += 1 #图片爬取 soup = BeautifulSoup(lxml, "lxml") urllist = soup.find_all('a',href=re.compile(r'^http://weibo.cn/mblog/oripic',re.I)) first = 0 for imgurl in urllist: urllist_set.add(requests.get(imgurl['href'], cookies = cookie).url) image_count +=1 fo = open("/Users/Personals/%s"%user_id, "wb") fo.write(result) word_path=os.getcwd()+'/%d'%user_id print u'文字微博爬取完毕' link = "" fo2 = open("/Users/Personals/%s_imageurls"%user_id, "wb") for eachlink in urllist_set: link = link + eachlink +"\n" fo2.write(link) print u'图片链接爬取完毕' if not urllist_set: print u'该页面中不存在图片' else: #下载图片,保存在当前目录的pythonimg文件夹下 image_path=os.getcwd()+'/weibo_image' if os.path.exists(image_path) is False: os.mkdir(image_path) x=1 for imgurl in urllist_set: temp= image_path + '/%s.jpg' % x print u'正在下载第%s张图片' % x try: urllib.urlretrieve(urllib2.urlopen(imgurl).geturl(),temp) except: print u"该图片下载失败:%s"%imgurl x+=1 print u'原创微博爬取完毕,共%d条,保存路径%s'%(word_count-4,word_path) print u'微博图片爬取完毕,共%d张,保存路径%s'%(image_count-1,image_path)
一个简单的微博爬虫就完成了,希望对大家的学习有所帮助。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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